【題目】某生物研究所為研發(fā)一種新疫苗,在200只小白鼠身上進(jìn)行科研對(duì)比實(shí)驗(yàn),得到如下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù):

未感染病毒

感染病毒

總計(jì)

未注射疫苗

30

注射疫苗

70

總計(jì)

100

100

200

現(xiàn)從未注射疫苗的小白鼠中任取1只,取到感染病毒的小白鼠的概率為.

)能否有的把握認(rèn)為注射此種疫苗有效?

)在未注射疫苗且未感染病毒與注射疫苗且感染病毒的小白鼠中,分別抽取3只進(jìn)行病例分析,然后從這6只小白鼠中隨機(jī)抽取2只對(duì)注射疫苗情況進(jìn)行核實(shí),求抽到的2只均是注射疫苗且感染病毒的小白鼠的概率.

附:,

0.10

0.05

0.025

0.010

0.005

0.001

2.706

3.841

5.024

6.635

7.879

10.828

【答案】)有的把握認(rèn)為注射此種疫苗有效;(

【解析】

)根據(jù)題意,從未注射疫苗的小白鼠中任取1只,取到感染病毒的小白鼠的概率為.可求,根據(jù)列聯(lián)表可求得其他數(shù)據(jù),運(yùn)用獨(dú)立性檢驗(yàn)公式,計(jì)算即可求解;

)根據(jù)題意,將抽取出來(lái)的小白鼠分別標(biāo)記,列出所有基本事件,根據(jù)古典概型計(jì)算概率.

)由條件知,,,,

所以有的把握認(rèn)為注射此種疫苗有效.

)由條件知將抽到的3只未注射疫苗且未感染病毒的小白鼠記為,,,將抽到的3只注射疫苗且感染病毒的小白鼠分別記為,,從這6只小白鼠中隨機(jī)抽取2只共有,,,,,,,,,,15種可能,

抽到的2只均是注射疫苗且感染病毒的小白鼠有,3種情況,

所以抽到的2只均是注射疫苗且感染病毒的小白鼠的概率為.

練習(xí)冊(cè)系列答案
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【題目】已知函數(shù).

(1)討論的單調(diào)性;

(2)若,試判斷的零點(diǎn)個(gè)數(shù).

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【題目】體溫是人體健康狀況的直接反應(yīng),一般認(rèn)為成年人腋下溫度T(單位:)平均在之間即為正常體溫,超過(guò)即為發(fā)熱.發(fā)熱狀態(tài)下,不同體溫可分成以下三種發(fā)熱類型:低熱:;高熱:;超高熱(有生命危險(xiǎn)):.某位患者因患肺炎發(fā)熱,于12日至26日住院治療.醫(yī)生根據(jù)病情變化,從14日開始,以3天為一個(gè)療程,分別用三種不同的抗生素為該患者進(jìn)行消炎退熱.住院期間,患者每天上午800服藥,護(hù)士每天下午1600為患者測(cè)量腋下體溫記錄如下:

抗生素使用情況

沒(méi)有使用

使用抗生素A

使用抗生素B治療

日期

12

13

14

15

16

17

18

19

體溫(

38.7

39.4

39.7

40.1

39.9

39.2

38.9

39.0

抗生素使用情況

使用抗生素C治療

沒(méi)有使用

日期

20

21

22

23

24

25

26

體溫(

38.4

38.0

37.6

37.1

36.8

36.6

36.3

I)請(qǐng)你計(jì)算住院期間該患者體溫不低于的各天體溫平均值;

II)在19—23日期間,醫(yī)生會(huì)隨機(jī)選取3天在測(cè)量體溫的同時(shí)為該患者進(jìn)行某一特殊項(xiàng)目a項(xiàng)目的檢查,記X為高熱體溫下做a項(xiàng)目檢查的天數(shù),試求X的分布列與數(shù)學(xué)期望;

III)抗生素治療一般在服藥后2-8個(gè)小時(shí)就能出現(xiàn)血液濃度的高峰,開始?xì)缂?xì)菌,達(dá)到消炎退熱效果.假設(shè)三種抗生素治療效果相互獨(dú)立,請(qǐng)依據(jù)表中數(shù)據(jù),判斷哪種抗生素治療效果最佳,并說(shuō)明理由.

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【題目】甲、乙兩廠均生產(chǎn)某種零件.根據(jù)長(zhǎng)期檢測(cè)結(jié)果:甲、乙兩廠生產(chǎn)的零件質(zhì)量(單位:)均服從正態(tài)分布,在出廠檢測(cè)處,直接將質(zhì)量在之外的零件作為廢品處理,不予出廠;其它的準(zhǔn)予出廠,并稱為正品.

1)出廠前,從甲廠生產(chǎn)的該種零件中抽取10件進(jìn)行檢查,求至少有1片是廢品的概率;

2)若規(guī)定該零件的“質(zhì)量誤差”計(jì)算方式為:該零件的質(zhì)量為,則“質(zhì)量誤差”.按標(biāo)準(zhǔn),其中“優(yōu)等”、“一級(jí)”、“合格”零件的“質(zhì)量誤差”范圍分別是,、(正品零件中沒(méi)有“質(zhì)量誤差”大于的零件),每件價(jià)格分別為75元、65元、50.現(xiàn)分別從甲、乙兩廠生產(chǎn)的正品零件中隨機(jī)抽取100件,相應(yīng)的“質(zhì)量誤差”組成的樣本數(shù)據(jù)如下表(用這個(gè)樣本的頻率分布估計(jì)總體分布,將頻率視為概率):

質(zhì)量誤差

甲廠頻數(shù)

10

30

30

5

10

5

10

乙廠頻數(shù)

25

30

25

5

10

5

0

(。┯浖讖S該種規(guī)格的2件正品零件售出的金額為(元),求的分布列及數(shù)學(xué)期望;

(ⅱ)由上表可知,乙廠生產(chǎn)的該規(guī)格的正品零件只有“優(yōu)等”、“一級(jí)”兩種,求5件該規(guī)格零件售出的金額不少于360元的概率.

附:若隨機(jī)變量.;,.

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【題目】在平面直角坐標(biāo)系中,曲線的參數(shù)方程為(其中為參數(shù)),以原點(diǎn)為極點(diǎn),以軸非負(fù)半軸為極軸建立極坐標(biāo)系,曲線的極坐標(biāo)方程為.

)求曲線的普通方程與曲線的直角坐標(biāo)方程;

)設(shè)點(diǎn),分別是曲線,上兩動(dòng)點(diǎn)且,求面積的最大值.

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【題目】某商場(chǎng)進(jìn)行抽獎(jiǎng)促銷活動(dòng),抽獎(jiǎng)箱中有大小完全相同的4個(gè)小球,分別標(biāo)有A”“B”“C”“D”.顧客從中任意取出1個(gè)球,記下上面的字后放回箱中,再?gòu)闹腥稳?/span>1個(gè)球,重復(fù)以上操作,最多取4次,并規(guī)定若取出D字球,則停止取球.獲獎(jiǎng)規(guī)則如下:依次取到標(biāo)有““A”“B”“C”“D字的球?yàn)橐坏泉?jiǎng);不分順序取到標(biāo)有A”“B”“C”“D字的球,為二等獎(jiǎng);取到的4個(gè)球中有標(biāo)有A”“B”“C三個(gè)字的球?yàn)槿泉?jiǎng).

1)求分別獲得一、二、三等獎(jiǎng)的概率;

2)設(shè)摸球次數(shù)為,求的分布列和數(shù)學(xué)期望.

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科目:高中數(shù)學(xué) 來(lái)源: 題型:

【題目】已知數(shù)列{an}的前n項(xiàng)和為Sna1=1,Sn=an+1.

1)求數(shù)列{an}的通項(xiàng)公式;

2)若,求數(shù)列{bn}的前n項(xiàng)和為Tn.

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【題目】2019年底,湖北省武漢市等多個(gè)地區(qū)陸續(xù)出現(xiàn)感染新型冠狀病毒肺炎的患者.為及時(shí)有效地對(duì)疫情數(shù)據(jù)進(jìn)行流行病學(xué)統(tǒng)計(jì)分析,某地研究機(jī)構(gòu)針對(duì)該地實(shí)際情況,根據(jù)該地患者是否有武漢旅行史與是否有確診病例接觸史,將新冠肺炎患者分為四類:有武漢旅行史(無(wú)接觸史),無(wú)武漢旅行史(無(wú)接觸史),有武漢旅行史(有接觸史)和無(wú)武漢旅行史(有接觸史),統(tǒng)計(jì)得到以下相關(guān)數(shù)據(jù).

1)請(qǐng)將列聯(lián)表填寫完整:

有接觸史

無(wú)接觸史

總計(jì)

有武漢旅行史

27

無(wú)武漢旅行史

18

總計(jì)

27

54

2)能否在犯錯(cuò)誤的概率不超過(guò)0.025的前提下認(rèn)為有武漢旅行史與有確診病例接觸史有關(guān)系?

附:

0.15

0.10

0.05

0.025

0.010

2.072

2.706

3.841

5.024

6.635

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【題目】“中國(guó)剩余定理”又稱“孫子定理”,最早可見于中國(guó)南北朝時(shí)期的數(shù)學(xué)著作《孫子算經(jīng)》卷下第二十六題,叫做“物不知數(shù)”,原文如下:今有物不知其數(shù),三三數(shù)之剩二,五五數(shù)之剩三,七七數(shù)之剩二,問(wèn)物幾何?現(xiàn)有這樣一個(gè)相關(guān)的問(wèn)題:將120202020個(gè)自然數(shù)中滿足被3除余2且被5除余3的數(shù)按照從小到大的順序排成一列,構(gòu)成一個(gè)數(shù)列,則該數(shù)列的項(xiàng)數(shù)是(

A.135B.134C.59D.58

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